广告内容的生成方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及自然语言处理技术领域，提供了一种广告内容的生成方法、装置、终端及存储介质。所述广告内容的生成方法包括：获取用户输入的关键词；根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合；其中，所述广告内容数据库存储有若干条源广告内容；从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容；将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容。本申请根据当前选择的源广告内容，生成语义语法满足预设要求的目标广告内容，且新生成的目标广告内容与关键词相似，以满足用户的需求。

Method, device, terminal and storage medium of advertising content

【技术实现步骤摘要】
广告内容的生成方法、装置、终端及存储介质
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种广告内容的生成方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
在产品营销中，广告内容的需求量极大，在理想状态下，需要紧随着广告内容的不同目的或特性不断更新或者创造广告内容，比如适合不同投放场所的广告内容、适应不同人群的广告内容、适应不同营销阶段的广告内容等，对于某些大平台，其有着天然的平台优势，人工生成的广告内容数量庞大，能够搜集到亿万量级别的广告内容以供用户选择。然而在某些领域，如房地产领域，广告内容数量较少，仅依靠人工生成广告内容的方式，效率相对低下，在质和量上都需要巨大的人力成本来保证，难以满足用户实际需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种广告内容的生成方法、装置、终端及存储介质，以解决当前依靠人工生成广告内容的方式，在某些领域人工生成的数量较少，在质和量上难以满足用户需求的问题。为解决上述问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种广告内容的生成方法，包括如下步骤：获取用户输入的关键词；根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合；其中，所述广告内容数据库存储有若干条源广告内容；从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容；将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容。在一实施例中，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容的步骤，包括：基于目标源广告内容各字词的词性确定目标源广告内容的可替换项；根据词向量算法查询与所述可替换项相似度大于预设值的相近词，将所述相近词替换所述可替换项，生成备选广告内容。在一实施例中，基于目标源广告内容各字词的词性确定目标源广告内容的可替换项的步骤，包括：利用自然语言处理工具结巴库对所述目标源广告内容的各字词进行词性标注，基于标注词性筛选得到所述目标源广告内容的可替换项。在一实施例中，将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估的步骤，包括：利用配置在语言模型的拉普拉斯平滑算法对备选广告内容进行语义语法的评估，确定备选广告内容的评估值。在一实施例中，利用配置在语言模型的拉普拉斯平滑算法对备选广告内容进行语义语法的评估的步骤，包括如下公式：logp(S)＝logp(W1)+logp(W2|W1)+logp(W3|W2)+…+logp(Wn|Wn-1)；其中，p(S)为备选广告内容多项概率的累计值，p(W1)表示备选广告内容的词汇W1在语料库中出现的概率，p(Wn|Wn-1)表示备选广告内容的词汇组合Wn|Wn-1在语料库中出现的概率。在一实施例中，根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合的步骤，包括：将所述关键词进行向量化处理，得到词向量；将所述广告内容数据库的源广告内容进行向量化处理，得到句向量；计算所述词向量与句向量的相似度；将与所述关键词相似度大于预设值的源广告内容进行集成，得到广告内容集合。在一实施例中，将所述广告内容数据库的源广告内容进行向量化处理的步骤，包括:对所述广告内容数据库的源广告内容进行分词处理；查询各分词对应的向量，得到向量组合；将所述向量组合进行求和平均得到所述源广告内容的句向量。在一实施例中，对所述广告内容数据库的源广告内容进行分词处理之前，还包括：对所述源广告内容进行预处理，去除标点符号及停用词。在一实施例中，计算所述词向量与句向量的相似度的步骤，包括：分别计算所述词向量与句向量的模，得到词向量模和句向量模；计算所述词向量与句向量的点积；根据所述词向量模、句向量模和点积计算所述词向量与句向量的相似度。本专利技术提供的一种广告内容的生成装置，包括：获取模块，用于获取用户输入的关键词；查询模块，用于根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合；其中，所述广告内容数据库存储有若干条源广告内容；生成模块，用于从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容；评估模块，用于将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容。本专利技术还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的广告内容的生成方法。本专利技术还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的广告内容的生成方法。相对于现有技术，本专利技术的技术方案至少具备如下优点：1.本专利技术提供的广告内容的生成方法，通过获取用户输入的关键词，根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到包含若干条与关键词相似的源广告内容的广告内容集合；然后从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容，并将备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容，从而根据当前选择的源广告内容，生成语义语法满足预设要求的目标广告内容，且新生成的目标广告内容与关键词相似，以满足用户的需求。2.本专利技术基于目标源广告内容各字词的词性确定目标源广告内容的可替换项，根据词向量算法查询与所述可替换项相似度大于预设值的相近词，将相近词对应替换该目标源广告内容的可替换项，从而生成与目标源广告内容相似的备选广告内容。3.本专利技术利用配置在语言模型的拉普拉斯平滑算法对备选广告内容进行语义语法的评估，确定备选广告内容的评估值，从而对新生成的备选广告内容进行精确评估，使得到的目标广告内容满足语义语法，可行性和实用性高。4.本专利技术将用户输入的关键词进行向量化处理，得到词向量，并将广告内容数据库的源广告内容进行向量化处理，得到句向量，利用词向量和句向量计算源广告内容与关键词的相似度，并将与关键词相似度大于预设值的源广告内容进行集成，得到广告内容集合，从而实现关键词与源广告内容的精确匹配，以查询得到与关键词相似度较高的源广告内容。附图说明图1为本专利技术一个实施例中提供的广告内容的生成方法的流程框图；图2为本专利技术一个实施例中提供的根据用户输入的关键词查询得到的源广告内容的示意图；图3为本专利技术又一个实施例中提供的根据用户输入的关键词查询得到的源广告内容的示意图；图4为本专利技术一个实施例中提供的根据用户选择的源广告内容生成的目标广告内容的示意图；图5为本专利技术一个实施例中提供的广告内容的生成装置的模块框图；图6本专利技术一个实施例中终端的内部结构框图。本专利技术目的的实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告内容的生成方法，其特征在于，包括：/n获取用户输入的关键词；/n根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合；其中，所述广告内容数据库存储有若干条源广告内容；/n从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容；/n将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容。/n

【技术特征摘要】
1.一种广告内容的生成方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的关键词；
根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内容集合；其中，所述广告内容数据库存储有若干条源广告内容；
从广告内容集合中选择目标源广告内容，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容；
将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估，输出评估值大于预设值的目标广告内容。


2.根据权利要求1所述的广告内容的生成方法，其特征在于，根据词向量算法生成与所述目标源广告内容相匹配的多个备选广告内容的步骤，包括：
基于目标源广告内容各字词的词性确定目标源广告内容的可替换项；
根据词向量算法查询与所述可替换项相似度大于预设值的相近词，将所述相近词替换所述可替换项，生成备选广告内容。


3.根据权利要求2所述的广告内容的生成方法，其特征在于，基于目标源广告内容各字词的词性确定目标源广告内容的可替换项的步骤，包括：
利用自然语言处理工具结巴库对所述目标源广告内容的各字词进行词性标注，基于标注词性筛选得到所述目标源广告内容的可替换项。


4.根据权利要求1所述的广告内容的生成方法，其特征在于，将所述备选广告内容输入语言模型进行语义语法的评估的步骤，包括：
利用配置在语言模型的拉普拉斯平滑算法对备选广告内容进行语义语法的评估，确定备选广告内容的评估值。


5.根据权利要求4所述的广告内容的生成方法，其特征在于，利用配置在语言模型的拉普拉斯平滑算法对备选广告内容进行语义语法的评估的步骤，包括如下公式：
logp(S)＝logp(W1)+logp(W2|W1)+logp(W3|W2)+…+logp(Wn|Wn-1)；
其中，p(S)为备选广告内容多项概率的累计值，p(W1)表示备选广告内容的词汇W1在语料库中出现的概率，p(Wn|Wn-1)表示备选广告内容的词汇组合Wn|Wn-1在语料库中出现的概率。


6.根据权利要求1所述的广告内容的生成方法，其特征在于，根据所述关键词在广告内容数据库中查询与该关键词相匹配的源广告内容，得到广告内...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡盼盼，胡浩，赵茜，佟博，张超，黄仲强，周玥，张坚琳，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44